问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样以元宇宙板块的概念为筛选条件，对股票进行基本面和技术面的综合分析。首先从技术面出发，考虑到竞价成交量是一个较为稳定和准确的数据，因此以竞价成交量相关筛选作为技术指标，同时也考虑了换手率和涨跌情况的影响，以保证更全面而准确的选股结果。
有何风险？
由于涨跌情况和成交量变化的复杂性和不可预测性，本选股逻辑可能面临风险，存在一定的误差可能，影响选股结果。同时，竞价成交量和换手率等数据波动较大，可能较大程度上影响筛股效果。
如何优化？
一方面，可以考虑引入更多的技术指标，如相对强弱指标、MACD指标等进行多维度筛选和综合分析，以提高选股准确度。另一方面，对于竞价成交量和换手率等不稳定数据，可以考虑引入平滑指标，如移动平均、滞后平均等对数据进行处理，以提高选股结果的稳定性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标：
元宇宙板块：CATEGORY='SW1_zxx'
9点25分涨幅小于6%：(Ref(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06
昨日换手率：TURNOVER/(AMOUNT/VOL)/100
（今日竞价成交量/昨日成交量）：VolRate(0)
条件筛选：CATEGORY=='SW1_zxx' AND (Ref(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND MUL(Ref(TURNOVER/(AMOUNT/VOL)/100, 1), VolRate(0)) >= 0.5 AND MUL(Ref(TURNOVER/(AMOUNT/VOL)/100, 1), VolRate(0)) <= 2
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码：
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取元宇宙板块数据
yxu_stocks = ak.stock_zh_a_classified_sector()
yxu_stocks = yxu_stocks[yxu_stocks['name'] == '元宇宙']
# 筛选出符合条件的股票
final_stocks = pd.DataFrame(columns=['symbol'])
for symbol in yxu_stocks['symbol']:
daily_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol)
if daily_data.iloc[0]['changepercent'] < 0.06 and \
daily_data.iloc[1]['turnover_rate'] * (daily_data.iloc[0]['volume'] / daily_data.iloc[1]['volume']) > 0.5 and \
daily_data.iloc[1]['turnover_rate'] * (daily_data.iloc[0]['volume'] / daily_data.iloc[1]['volume']) < 2:
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol}, ignore_index=True)
# 按市值排序并取前5只股票
final_stocks = yxu_stocks[yxu_stocks['symbol'].isin(final_stocks['symbol'])].sort_values(by='market_cap', ascending=False).head(5)
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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